기후변화 해결사로 나선 AI[테크트렌드]

기후변화 대응 글로벌 협력과 AI기술 개발 본격화
AI기술 어떻게 활용하느냐가 관건

중국과 네팔 접경 지역을 덮친 대규모 홍수로 수백 명의 사망자와 1300명 이상의 실종자가 발생하는 참사가 일어났다. 현재까지 알려진 바로는 기후 온난화 현상으로 대규모 얼음 덩어리가 떨어져 나와 경사면을 따라 굴러 떨어지는 빙하 붕괴와 그로 인한 산사태가 재해 원인으로 지목되고 있다.

기후변화로 인한 재앙이 매년 증가하면서 각국 정부와 국제기구들을 중심으로 이러한 문제를 해결하려는 다양한 시도와 기술개발 등이 이루어지고 있다. 최근 부상하고 있는 AI를 활용해 지구온난화와 기후변화를 해결하려는 시도도 그중 하나다. 

 AI 활용한 기후변화에 대응

우선 글로벌 차원에서 기후 온난화를 해결하려는 대표적인 시도로는 지구를 위한 AI연합을 들 수 있다. 이 연합체는 기후변화에 대한 AI 솔루션을 대규모로 구현하기 위한 국제적인 글로벌 플랫폼이다.

지난 2022년 프랑스의 스타트업 인사이드 주도하에 설립된 이 연합체는 보스턴컨설팅그룹(BCG)이 핵심 지식 파트너로 참여하고 있고 유네스코, 유엔개발계획 등 다수의 유엔 기구와 국제기구가 협력하고 있다. 특히 BCG는 기업들이 온실가스 배출량을 측정하고 관리할 수 있도록 지원하는 탄소관리 플랫폼 씨오2 AI를 운영하고 있기도 하다.

마이크로소프트(MS)의 지구를 위한 AI도 있다. 이는 지구의 건강과 인류의 미래에 중요한 농업, 물, 생물 다양성 및 기후변화 문제에 대한 지속가능한 해결책을 모색하기 위해 설립되었다. 대표적인 AI 솔루션으로는 지구 토지 피복지도를 제작하는 공간정보 DB 프로젝트이다. 이 프로젝트는 컴퓨터 비전과 기계학습을 이용하여 고해상도 토지 이용과 토지 피복지도를 제작하여 기후변화 모니터링, 인구 증가, 천연자원 관리 등 전 세계적인 지구 환경 문제를 해결하려고 한다.

또 다른 글로벌 움직임으로는 기후변화 커뮤니티를 들 수 있다. 이 커뮤니티는 전 세계 AI 연구자들이 모여 AI를 통한 기후변화 완화 보고서와 가이드를 발행하는 대표적인 글로벌 학술 커뮤니티이다.

 기후변화 문제 해결하는 AI 기술들

글로벌 협력 이외에 혁신적인 AI 기술로 기후변화 문제를 해결하려는 다양한 시도도 나타나고 있다. 대표적인 대응방안 사례는 크게 2가지 차원으로 나누어 생각해 볼 수 있다. 기후변화의 원인을 찾아 제거하는 ‘완화’와 이미 나타난 피해를 최소화하려는 ‘적응’이다. 이 분류는 기후변화 대응을 위한 가장 표준적이고 일반적인 핵심 분류 체계로 기후변화에 관한 정부 간 협의체(IPCC)와 유엔기후변화협약을 통해 국제 표준 개념으로 정립된 분류다.

우선 ‘완화’ 관련 기술로 대표적인 사례는 유럽중기예보센터가 자체 개발하고 운영 중인 기상예측 AI 모델인 인공지능통합예보시스템(AIFS)이다. AIFS는 전통적인 물리 법칙 계산 방식에만 머무르지 않고 자체 AI 기술을 자사 예보 시스템에 결합한 세계 최고 수준의 수치 기상예보 프로젝트이다.

글로벌 기업이 주도하는 대표 사례로는 구글 딥마인드의 데이터 센터 냉각 최적화 AI 기술을 들 수 있다. 서버 성능을 유지하면서 에너지 소비를 최소화하는 데 필수적인 냉각 시스템을 최적화하는 기술이다. 이를 위해 구글은 지난 10년간 머신러닝 기술을 활용하여 데이터센터의 에너지 소비를 최적화하고 운영 비효율성을 줄이고 있다. 이 기술로 구글은 자체 데이터센터의 냉각 에너지 소비량을 40% 절감해 탄소배출을 크게 감소시키는 성과를 이루어내고 있다.

또 다른 솔루션으로는 빌딩 냉난방 스마트 제어인 브레인박스AI이다. 브레인박스AI는 탄소배출과 에너지 소비를 해결하기 위해 2017년 설립된 회사로 냉난방 및 환기 시스템을 최적화하고 탄소배출량을 줄이는 첨단 AI 기반 건물 관리 플랫폼을 운영하고 있다. 

두 번째, ‘적응’ 관련 기술로 대표적인 사례는 구글 딥마인드의 그래프캐스트를 들 수 있다. 그래프캐스트는 수십 년간의 과거 날씨 데이터를 기반으로 지구 날씨가 어떻게 변화하는지를 학습하도록 설계되었다. 

태풍의 이동경로, 폭염, 지구의 대기 중에 농축된 수증기가 모인 좁은 통로로 대홍수를 유발시키는 대기 강 등의 자연재해를 최대 10일 전에 미리 예측한다. 특히 변해버린 기후로 인해 발생하는 피해를 줄이는 데 최적화된 솔루션이다. 그래프캐스트는 업계 표준 날씨 시뮬레이션 시스템인 유럽중기날씨예보센터(ECMWF)의 고해상도 예보(HRES)보다 훨씬 더 정확하고 신속한 것으로 평가받고 있다.

광범위한 넓은 기상 예측에 비해 좀 더 좁고 특정 지역에 기반한 기상 예측으로 개발된 생성형 AI 기술은 엔비디아의 스톰캐스트이다. 2024년 출시된 스톰캐스트는 엔비디아의 그래픽처리장치(GPU)의 뛰어난 연산능력을 활용해 특정 지역에서 발생할 가능성이 높은 기상이변을 정확하게 예측한다. 특히 폭풍과 사이클론 중간 정도인 게릴라성 집중호우나 좁은 지역을 순시간에 파괴하는 토네이도 같은 국지적인 기상을 예측하는 데 탁월한 것으로 알려지고 있다.

 어떻게 활용하는가

AI를 활용해 기후 온난화 등 기후변화 문제를 해결하고 지구와 인류의 생존을 위해 지구의 지속가능성을 높이려는 시도와 기술들이 지속적으로 개발되고 있다는 사실은 고무적인 일이다. 실제로 AI는 기후변화 문제를 해결할 수 있는 강력한 도구가 될 수 있다는 의견이 지배적이다. 최근 BCG 주도하에 내놓은 보고서도 AI를 활용하면 2030년까지 전 세계 온실가스배출량을 5~10% 줄일 수 있다는 연구결과를 내놓은 바 있다. 

한편에서는 AI가 재난 예측과 에너지 효율을 높이는 등 기후변화 대응에 긍정적인 측면도 있는 반면, AI 모델을 학습시키고 서비스를 제공하는 과정에서 발생하는 엄청난 에너지 소비와 그로 인한 탄소배출 유발 등 오히려 기후변화 문제를 악화시키고 있다는 반론도 꾸준히 제기되고 있다.

우리가 명심해야 할 점은 AI는 어떻게 활용하느냐에 따라 인류에게 엄청난 축복이 될 수도 있고, 아니면 엄청난 재앙이 될 수도 있다는 사실이다. 천재 물리학자 스티브 호킹의 말처럼 인류역사상 최고의 사건이거나 최악의 사건이 될 수 있는 양면성을 가진 AI 기술에 대한 올바른 활용법을 고민해야 할 시기인 것 같다.

심용운 연세대 국제학대학원 객원교수